株式会社Logomixの積極採用中_Laboratory Automation Specialist / Manager for Cell Engineering and AI Drug Discoveryの求人

弊社では今後、主に米国の企業に対してAI drug discoveryのためのデータ・細胞提供の事業拡大を見込んでおります。本ポジションではこの事業に欠かせない自動化プロセスの構築と最適化に携わっていただきます。これまでマニュアルで行われてきた細胞培養・ゲノム編集プロトコルを、オートメーションセルカルチャーシステム・リキッドハンドリングシステムへ実装し、再現性の高いFactoryプロセスへと昇華させ、AI創薬の基盤となる高品質な細胞データの安定的な創出を実現するプロジェクトをリードいただきます。

【具体的な業務内容】
・プロセス管理の仕組みづくり：量産化を見据えたリスク分析、品質管理体制の構築、マニュアル整備。
・実験データ管理・解析基盤の設計：自動化ワークフローから生成される実験データ（画像・シーケンス・QCログ等）のスキーマ設計と、後段のAI解析パイプラインへの受け渡し設計。
・ラボオートメーション管理システムの開発：実験データ・実験記録・エラーログのデータベース管理およびそのシステムの開発・メンテナンス
・オートメーションワークフローの開発：ウェット研究員とのコミュニケーションを通じたウェット実験のオートメーション化。
・装置運用管理とトラブルシューティング：日々の稼働プログラムの運用、軽微なエラー対応、およびベンダーエンジニアへの保守依頼・ハンドリング。

・事業体制：経営戦略や事業開発を担う米国のチームを作っており、世界的なKOL（Key Opinion Leader）の方々をAdvisory Boardに入れるなど、常に国際的な最前線の知見をもとにした事業判断を実現しています。

・組織：企業や大学からレベルの高い研究員を集めています。皆で情報や意見を出し、共に議論し共に決定していくティール組織を目指しています

・報酬：業界トップクラスの給与水準を目指しており、弊社に入社した多くの研究員が年収アップを実現しています。新たなキャリアステージとして、収入面でもさらなる成長を期待いただける環境です。また入社後は、半年に1回の面談と、20項目以上の能力開発項目を通じて、自己の改善点や評価されているポイントを明確化することで、自己成長やキャリアアップを目指していただけます。

＜組織（2026年7月現在33名※派遣を含む。業務委託除く）＞
R&Dの例：
・製薬大手（米国拠点）→Logomixで創薬事業の非臨床試験プロマネ
・製薬大手→Logomixで創薬事業の研究開発および戦略立案を担当
・バイオスタートアップ→Logomixで創薬事業を統括
・東京工業大学（現 東京科学大学）相澤研究室PhD→Logomixでゲノムエンジニアリングチームを統括
・医薬品メーカー（医薬品研究所）→Logomixでバイオインフォマティクス

<弊社リリース・発表＞
・Engineered yeast breaks new record: a genome with over 50% synthetic DNA (https://www.nature.com/articles/d41586-023-03495-4)
・人工酵母の実現に前進、複数の染色体を合成　東工大など（https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0226S0S3A101C2000000/）
・合成生物学系スタートアップのLogomix、創薬で田辺三菱と共同研究（https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/news/p1/21/10/12/08719/）
・米国Somite Therapeutics Inc. （シリーズAで4,700万ドルを調達）とパートナーシップを開始（再生医療）
・MITと再生医療・次世代細胞治療向けの共同研究を開始
・ISSCR oral presentation “Geno-Writing™: The iPSC Genome Engineering Engine for tomorrow’s cell therapy”

＜参照論文＞
・UKiS (Universal Knock-in System) Nature Comm. 13, 4219, 2022 　* ┗大規模かつ正確なヒトゲノム改変技術を確立　ヒトゲノム非遺伝子領域の完全理解に向けて（https://www.titech.ac.jp/news/2022/064683）
・APLoD (Assembling production of long DNAs) Molecular Cell 83, 4424–4437

・細胞培養経験：ヒト培養細胞などを自ら手を動かして培養・維持してきた経験。ゲノム編集を含むプロトコルの再現性や品質のばらつき要因を理解していること。
・ラボオートメーションの立ち上げ、または運用経験：Hamilton（VENUS）等のリキッドハンドリングシステムについて、メソッド開発・システム立ち上げ、または日常運用・保守を担当した経験。ソフトウェア面（メソッド構築・プログラミング）に踏み込んだ経験があること。

・製造管理・品質管理（QA/QC）の知見：SOP（標準作業手順書）の作成経験や、エラーハンドリングの体系化スキル。
・外部ベンダーコントロール：サプライヤーと技術的な折衝を行い、納期や仕様の管理をした経験。
・ITリテラシー：Python等の言語知識、あるいはClaude Code等のAIツールを用いて、定型業務を半自動化・ツール化する意欲。
・ワークフロー開発の経験：ロボットへの実験移管プロセスの理解